Kakarala-Ogunbonaの画像分解における特異値の近接度を低減させるアルゴリズム(画像処理)
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概要
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本論文では非可逆画像圧縮におけるKakarala-Oeunbona (KO)の画像分解アルゴリズムを考える.KO分解では行列の特異値分解(SVD)を利用した主成分分析が行われ,2次元解散ウェーブレット変換と同様な多重解像度解析が可能である.左特異ベクトルをフィルタとして利用することが特徴である.一般に特異値の近接度が高いとき,SVD数値計算アルゴリズムによって特異ベクトルが高精度に求められるとは限らない.本論文ではKO分解における特異値の近接度を低減させるアルゴリズムを提案する.元画像に対してランダム模様のふちどりを追加することで特異値分布を変化させる.数値実験によりその効果を示し,圧縮画像の誤差評価を行う.さらには,フィルタ行列の量子化について議論する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-15
著者
-
中村 佳正
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
-
岩崎 雅史
京都府立大学人間環境学部
-
近藤 弘一
同志社大学理工学部
-
近藤 弘一
同志社大学工学部
-
小幡 雅彦
株式会社jalインフォテック
-
笹田 昇平
同志社大学
-
岩崎 雅史
京都府立大学生命環境学部
-
中村 佳正
京都大学
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